por armen ovanessoff e eduardo plastino€¦ · o final do último boom econômico da américa do...

Por Armen Ovanessoff e Eduardo Plastino

2 | Como a inteligência artificial pode acelerar o crescimento da América do Sul

ÍNDICEO novo fator de produção 4

Três canais de crescimento baseados em IA 12

O impacto da IA 14

A construção de um futuro com IA 22


O final do último boom econômico da América do Sul, no início desta década, expôs novamente a dependência da região de suas exportações de commodities, bem como suas dificuldades para resolver seu persistente déficit de produtividade.

Nossa pesquisa aponta que a capacidade do investimento de capital de gerar progresso econômico está diminuindo, e que o crescimento da força de trabalho está perdendo força rapidamente. Estas duas alavancas são os tradicionais motores da produção, mas não são capazes de proporcionar o crescimento sustentável e a prosperidade almejados pelas economias sul-americanas.

Contudo, não há justificativas para pessimismo no longo prazo. Com a recente convergência de um conjunto de tecnologias transformadoras, as economias estão entrando em uma nova era, na qual a inteligência artificial (IA) tem o potencial de superar as limitações físicas do capital e da mão de obra, e abrir novas fontes de valor e de crescimento.

A Accenture analisou 5 economias sul-americanas, e várias de outros países desenvolvidos e em desenvolvimento fora da região, para entender o possível impacto da IA. Constatamos que a IA tem o potencial de aumentar as taxas de crescimento anuais na América do Sul em até um ponto percentual em 2035.

A América do Sul já leva a IA muito a sério.

A América do Sul necessita, com urgência, de uma solução sustentável para seus baixos níveis de produtividade e crescimento econômico. Felizmente, há no horizonte um novo fator de produção que promete transformar a base do crescimento econômico na região, e além.

Empresas de mineração já utilizam equipamentos autônomos nas minas do Peru; no Chile, recrutadores empregam algoritmos de “emotion analytics”; e clientes de bancos, companhias aéreas e comércio varejista por toda a região estão conversando com “chatbots”.

Acadêmicos sul-americanos estão desafiando os limites em áreas que vão do controle epidemiológico à identificação de fraudes na distribuição de energia. Multinacionais, como a Unilever, têm lançado projetos-piloto utilizando soluções de IA na América do Sul como bancada de ensaios antes da sua implementação no resto do mundo. Tudo isso só é possível graças ao forte apetite dos líderes empresariais da região, especialmente os CIOs, por essas tecnologias, assim como ao conhecido desejo e aceitação de soluções tecnológicas por parte dos consumidores locais.

Não faltam motivos para os líderes sul-americanos abraçarem esta oportunidade de dar um salto em direção a mais inovação, produtividade e crescimento econômico.

Para não perder esta oportunidade, formuladores de políticas e líderes empresariais precisam se preparar e trabalhar para criar um futuro com inteligência artificial. Devem fazê-lo com a ideia de que a IA não é apenas mais um recurso para melhorar a produtividade, mas uma ferramenta que pode transformar nossa maneira de pensar como o crescimento é gerado.

As taxas de crescimento do Produto Interno Bruto (PIB) global têm apresentado tendência de queda há várias décadas. As principais economias da América do Sul não ficam imunes a esse fenômeno. Mesmo o período de alto crescimento que elas experimentaram durante a primeira década deste século agora deu lugar a uma situação próxima à estagnação. Indicadores de eficiência econômica também têm caído, e o crescimento da força de trabalho está diminuindo rapidamente na região.

A desaceleração econômica da América do Sul (Figura 2) evidencia os persistentes problemas de produtividade da região. O problema é que os ganhos de produtividade da América do Sul têm sido medíocres, mesmo durante épocas de expansão econômica. Por exemplo, durante o período de rápido crescimento entre 2001-2005, o grupo de cinco economias sul-americanas incluídas em nosso estudo registrou alta média anual de apenas 0,7 por cento em sua produtividade total dos fatores (PTF). No mesmo período, a PTF da Indonésia cresceu em média 2,1 por cento e a da Coreia do Sul, 2,0 por cento (Figura 3).

América do Sul-5

Leste da Ásia e Pacífico (emergentes)

1960s 1970s

5,0 4,6

2,1

3,8 3,8 3,8

7,68,0

8,9

7,77,2

3,9

1980s 1990s 2000s 2010s

7,0

6,0

5,0

4,0

3,0

2,0

1,0

1963 1968 1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008 2013

América do Sul-5

Leste da Ásia e Pacífico (emergentes)

1960s 1970s

5,0 4,6

2,1

3,8 3,8 3,8

7,68,0

8,9

7,77,2

3,9

1980s 1990s 2000s 2010s

7,0

6,0

5,0

4,0

3,0

2,0

1,0

1963 1968 1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008 2013

FIGURA 1:

CRESCIMENTO DO PIB GLOBAL Desaceleração de longo prazo.

Crescimento do PIB global, média móvel de 3 anos (%)Fonte: Banco Mundial e Accenture

Crescimento médio anual do PIB (%)Fonte: Banco Mundial e Accenture

América do Sul-5 é a média não-ponderada de Argentina, Brasil, Chile, Colômbia e Peru

CRESCIMENTO REGIONALOs mercados emergentes da Ásia crescem mais rápido que as economias sul-americanas há décadas.

Durante os bons tempos, empresas sul-americanas tiveram o luxo de ignorar suas deficiências em produtividade graças às crescentes receitas—especialmente aquelas advindas da exportação de commodities e do consumo interno—que garantiam prosperidade, mesmo se suas margens estivessem caindo. Essa situação não era sustentável. Hoje, os motores que geravam altas receitas não têm a mesma força, e o problema de produtividade da região ficou exposto (Figura 4). Uma retomada sustentável do crescimento só será possível se ocorrer em conjunto com ganhos de produtividade.

O NOVO FATOR DE PRODUÇÃO



Crescimento anual do PIB (%)Fonte: Oxford EconomicsOs dados de 2016 são estimados para Argentina, Chile, Colômbia e Peru

FIGURA 2: DESEMPENHO RECENTE DA AMÉRICA DO SULPisando no freio.

FIGURA 3: O PROBLEMA DA PRODUTIVIDADEA América do Sul fica para trás da Ásia emergente.

8,0

6,0

4,0

2,0

0

2011 2012 2013 2014 2015 2016

-4,0

-2,0

-6,0

5,8

3,34,0

1,3 1,5

0,3

Argentina Brasil Chile Colômbia Peru

4,0

3,0

2,0

1,0

0

-1,0

-2,0

América do Sul-5 Indonésia Filipinas Coréia do Sul Sri Lanka

2001-2005 2006-2010 2011-2015

4,0

3,0

2,0

1,0

0

-1,0

-2,0

América do Sul-5 Indonésia Filipinas Coréia do Sul Sri Lanka

2001-2005 2006-2010 2011-2015

Variação anual média da produtividade total dos fatores no período (%)Fonte: The Conference Board - Total Economic Database e AccentureAmérica do Sul-5 é a média não-ponderada de Argentina, Brasil, Chile, Colômbia e Peru

8,0

6,0

4,0

2,0

0

2011 2012 2013 2014 2015 2016

-4,0

-2,0

-6,0

5,8

3,34,0

1,3 1,5

0,3


FIGURA 4: PRODUTIVIDADE EM BAIXAAs economias da região estão se tornando menos produtivas.

3,0

2,0

1,0

0,0

2001 - 2005

-2,0

-1,0

-3,0


2006 - 2010 2011 - 2015

Variação anual média da produtividade total dos fatores no período (%) Fonte: The Conference Board - Total Economic Database, e AccentureMédias anuais no período



FIGURA 5: EFICIÊNCIA DO CAPITALA eficiência marginal do capital, indicador da produtividade de bens de capital, como máquinas e imóveis, caiu de forma significativa na última década.

Eficiência marginal do capital, média móvel de 3 anos Fonte: Banco Mundial e Accenture

0,7

0,6

0,5

0,4

0,3

2005 2006 2007 2008 2013 20142010 2011 20122009 2015

0,1

0,2

0


FIGURA 6: TRABALHOCom o envelhecimento das populações e a desaceleração das taxas de natalidade, haverá menos pessoas para compor a mão de obra.

Crescimento médio anual da população em idade ativa por 1.000 residentesFonte: Comissão Econômica para a América Latina e o Caribe (CEPAL) - Dados e projeçõesIdade ativa definida como 15-59 anos

20,0

15,0

10,0

5,0

0

-5,0

14,110,7

5,9

3,9


8,4

2005 - 2010 2010 - 2015 2015 - 2020 2020 - 2025 2025 - 2030

20,0

15,0

10,0

5,0

0

-5,0

14,110,7

5,9

3,9


8,4

2005 - 2010 2010 - 2015 2015 - 2020 2020 - 2025 2025 - 2030

20,0

15,0

10,0

5,0

0

-5,0

14,110,7

5,9

3,9


8,4

2005 - 2010 2010 - 2015 2015 - 2020 2020 - 2025 2025 - 2030


Então, de onde virão o crescimento e a produtividade?

Tradicionalmente, capital e mão de obra são os “fatores de produção” que levam à expansão econômica.

O crescimento ocorre quando existe um aumento do estoque de capital ou da mão de obra, ou quando estes são empregados de forma mais produtiva.

Na América do Sul, a eficácia no uso do capital está em queda há uma década, e o crescimento da população economicamente ativa está diminuindo rapidamente (Figuras 5 e 6).

Estaria, então, a América do Sul experimentando o fim do crescimento como o conhecemos?

Sem dúvida, o quadro retratado pelos dados da região—e de grande parte do mundo—é sombrio. Mas esse quadro não inclui uma importante parte da história.

O elemento perdido é a forma como as novas tecnologias e a inteligência artificial afetam o crescimento da economia.

Os economistas sempre consideraram que as novas tecnologias aceleram o crescimento graças a sua capacidade de aumentar a PTF. Isto faz sentido para as tecnologias existentes até hoje. As grandes inovações tecnológicas dos dois últimos séculos—eletricidade, ferrovias e TI, por exemplo— aumentaram drasticamente a produtividade.

Hoje, temos um novo conjunto transformador de tecnologias, comumente conhecido como inteligência artificial (ver “O que é inteligência artificial?”). Muitos enxergam a IA como algo similar às invenções tecnológicas do passado.

Caso acreditemos nisso, podemos esperar algum crescimento adicional, mas nada transformador.

Mas nós acreditamos que a IA tem o potencial de ser não apenas mais um motor para a PTF, mas um fator de produção totalmente novo (Figura 7). De que forma isso poderá ocorrer?

A chave é entender a IA como algo além de mais uma onda tecnológica. Ela é um híbrido singular de capital e trabalho. Diferentemente das tecnologias passadas, a IA cria uma nova força de trabalho.

Ela é capaz de realizar atividades em escala e velocidade muito superiores às das pessoas, e até desempenhar algumas tarefas que estão além da capacidade humana. Além disso, em algumas áreas, tem capacidade de aprendizado mais rápida do que a dos humanos, embora ainda não tão profunda.

Por exemplo, ao utilizar assistentes virtuais, 1.000 documentos jurídicos podem ser revisados em questão de dias, ao passo que o mesmo trabalho realizado por três pessoas levaria seis meses para ser completado.1

A IA também pode tomar a forma de capital físico como robôs e máquinas inteligentes. E, ao contrário do capital convencional, como máquinas e edificações, ela pode melhorar com o tempo, graças à sua capacidade de autoaprendizagem.

Com base em nossa análise e modelagem, podemos ilustrar o que acontece quando a IA é vista como um novo fator de produção, em vez de apenas um acelerador da produtividade. O impacto no crescimento projetado para o Brasil, por exemplo, é significativo. Como ilustra a Figura 8, o primeiro cenário não incorpora qualquer influência da IA. O segundo reflete a visão tradicional da IA como acelerador da PTF, no qual seu impacto sobre o crescimento é limitado. O terceiro cenário demonstra o que ocorre quando a IA age como um novo fator de produção—há um efeito notável sobre o crescimento. É nesta capacidade da IA de complementar e acelerar fatores tradicionais de produção que reside seu verdadeiro potencial.


FIGURA 7: O MODELO DE CRESCIMENTO DA IANosso modelo adapta o modelo tradicional de crescimento ao incluir a IA como fator de produção.

Nota: indica variação no fator em questão Fonte: Análise da Accenture

FIGURA 8: TRÊS CENÁRIOS DE CRESCIMENTO PARA A ECONOMIA BRASILEIRAComo novo fator de produção, a IA pode gerar oportunidades significativas de crescimento para a economia brasileira.

Fonte: Accenture e Frontier Economics

Valor agregado bruto (VAB) da economia brasileira em 2035 (US$ bilhões)

MODELO DE CRESCIMENTO TRADICIONAL

Capital Trabalho PTF

CRESCIMENTO

Capital Trabalho PTF IA

+++

+ +

MODELO DE CRESCIMENTO

ADAPTADO

3.452

74 74358

VAB adicional induzido pela IA

PTF induzida pela IA

VAB do Brasil

VAB projetado sem IA VAB projetado com o impacto da IA limitado à PTF

VAB projetado com a IA como novo fator de produção

3.452 3.452


CONTENTSO QUE É INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL?

Perceber

Visão computacional e processamento de áudio, por exemplo, são capazes de reconhecer ativamente o mundo ao seu redor por meio da aquisição e processamento de imagens, sons e voz. O reconhecimento facial nos quiosques de controle de fronteiras é um exemplo prático de como a produtividade pode melhorar.

Compreender

O processamento de linguagem natural e os mecanismos de inferência permitem que sistemas de IA analisem e entendam a informação coletada. Esta tecnologia é utilizada para alimentar o recurso de tradução de idiomas nos resultados de mecanismos de busca.

Agir

Um sistema de IA pode agir por meio de tecnologias como sistemas especialistas e mecanismos de inferência ou adotar ações no mundo físico. Recursos como piloto automático e frenagem assistida em carros são exemplos disso.

Essas três habilidades são sustentadas pela capacidade de aprender com a experiência e se adaptar com o tempo. Até certo ponto, a IA já existe em vários setores econômicos, mas cada vez se tornará mais parte de nossa vida diária.

A IA não é um campo novo; grande parte de sua teoria e sustentação tecnológica foram desenvolvidas nos últimos 70 anos por cientistas computacionais como Alan Turing, Marvin Minsky e John McCarthy.

Na América do Sul, a inteligência artificial também tem sido discutida há bastante tempo. Como o professor John Atkinson, da Universidade Adolfo Ibáñez (Santiago do Chile), nos disse: “Trinta anos atrás, a IA na América do Sul estava em grande parte limitada às universidades. Não chegava às empresas. Isso mudou nos últimos anos”.

Hoje, o termo refere-se a diferentes tecnologias que podem ser combinadas de diversas formas para:



TECNOLOGIAS DE IA SOLUÇÕES ILUSTRATIVAS

Perceber

Compreender

Agir

Aprendizagem automática

Representação do conhecimento

Processamento de linguagens naturais

Processamento de áudioAgentes Virtuais

Análise de Identidade

Robótica Cognitiva

Análise de Fala

Sistemas de Recomendação

Visualização de Dados

Visão computacional

Sistemas especialistas

Dois fatores-chave estão possibilitando o crescimento da IA:

1. Acesso ilimitado a potencial de computação. Estima-se que a computação em nuvem pública tenha atingido quase US$70 bilhões em 2015 no mundo todo. O

armazenamento de dados também se tornou abundante.

2. Crescimento do “big data”. Em um mundo com uma quantidade cada vez maior de dispositivos conectados, o total de dados registrou uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de mais de 50 por cento desde 2010. Como nos disse Barry Smyth, professor de Ciências da Computação da University College Dublin: “Os dados são para a IA o que o alimento é para os seres humanos”.

Portanto, em um mundo cada vez mais digital, o crescimento exponencial da quantidade de dados está constantemente alimentando melhorias da IA.

Fonte: Análise da Accenture

FIGURA 9: TECNOLOGIAS EMERGENTES DE IA



TRÊS CANAIS DE CRESCIMENTO BASEADOS EM IA Como novo fator de produção, a IA pode acelerar o crescimento de pelo menos três modos importantes. Primeiro, ela pode criar uma nova força de trabalho virtual—que chamamos de “automação inteligente”. Segundo, a IA pode complementar e intensificar as competências e capacidades da força de trabalho e do capital físico existentes. Terceiro, assim como as tecnologias anteriores, a IA pode estimular inovações na economia. Com o tempo, isso se torna um catalizador de ampla transformação estrutural, pois economias que usarem IA não apenas farão as coisas de forma diferente, como também farão coisas diferentes.

Automação InteligenteA nova onda de automação inteligente alimentada pela IA já está gerando crescimento por meio de um conjunto de recursos diferentes das soluções tradicionais de automação.

O primeiro recurso é a capacidade de automatizar as mais variadas e complexas tarefas físicas que exigem adaptabilidade, agilidade e aprendizagem. Considere as dificuldades e riscos enfrentados por pessoas ao detectar gases perigosos dentro de uma mina. Pesquisadores da Universidade de Engenharia Nacional do Peru (UNI) desenvolveram um robô com quatro rodas que explora minas de forma autônoma para detectar metano, dióxido de carbono e amônia. O robô utiliza sensores para detectar sua localização, e gera rotas a serem utilizadas dentro da mina à medida em que coleta informações sobre os níveis desses gases.2

Enquanto a tecnologia de automação tradicional é específica para uma determinada tarefa, o segundo recurso distinto da automação inteligente alimentada pela IA é a sua capacidade de resolver problemas em diferentes setores e funções.

É o caso da adoção, nos serviços de atendimento ao consumidor, de “chatbots”, assistentes virtuais que auxiliam as pessoas em seu idioma materno.

Esses robôs já são utilizados por empresas como o Banco Galicia, da Argentina, a companhia aérea colombiana Avianca e a plataforma de comércio eletrônico brasileira Shop Fácil.

O terceiro e mais poderoso recurso da automação inteligente é a autoaprendizagem, possibilitada pela repetitividade em escala. A startup chilena The Not Company (ou NotCo) desenvolveu um algoritmo, apelidado de Giuseppe, que analisa produtos alimentícios proteicos de origem animal e elabora receitas para alternativas veganas, que além de ter o mesmo sabor e textura, também oferecem melhor nutrição. Para fazer isso, Giuseppe analisa a estrutura molecular dos alimentos e descobre estruturas similares baseadas na combinação de ingredientes veganos. Por exemplo, Giuseppe faz “maionese” com amido de batata, proteína de ervilhas e folhas de alecrim.


Quanto maior o seu banco de dados, mais o algoritmo “chef” aprende e, consequentemente, mais combinações é capaz de produzir.3 Esse aspecto de autoaprendizagem da IA é um importante avanço. Enquanto o capital de automação tradicional degrada-se com o tempo, os ativos da automação inteligente estão sempre melhorando.

Aumento da mão de obra e do capitalUma parte significativa do crescimento econômico possibilitado pela IA resulta não da substituição da mão de obra e capital existentes, mas de um aumento de sua capacidade.

Por exemplo, a IA possibilita às pessoas focar nas áreas de suas funções que agregam mais valor. Tomemos um processo de recrutamento, algo que costuma consumir bastante tempo. A empresa chilena AIRA (“artificial intelligence recruitment assistant”) desenvolveu um sistema que publica anúncios de vagas abertas nos sites de recrutamento mais utilizados, lê e classifica todos os currículos, aplica testes psicométricos e entrevista os candidatos por vídeo. O desempenho dos candidatos é avaliado por meio de “emotion analytics” que traduzem os níveis de atenção e expressões faciais dos candidatos em números. Ao final deste breve processo, recrutadores humanos usam seu escasso tempo para conduzir apenas entrevistas detalhadas junto aos melhores candidatos.4

Além disso, a IA aumenta a capacidade da mão de obra por meio da complementação das habilidades humanas, oferecendo às pessoas novas ferramentas para melhorar a sua inteligência natural. Por exemplo, no Brasil diversas empresas estão se preparando para incorporar sistemas de “inteligência híbrida” a seus serviços de suporte pós-venda. Esse recurso envolve o uso de um robô para coletar informações do cliente a partir de interações anteriores com a empresa, como a compra de produtos, comunicação direta ou referências postadas nas mídias sociais. O robô, então, passa ao atendente humano informações sobre o humor do cliente e quaisquer reclamações que ele tenha, e pode até sugerir promoções potencialmente relevantes para cada cliente em particular.

A IA ainda pode melhorar a eficácia do capital, algo importante para os setores industriais da América do Sul, que tendem a ser grandes. Veja o caso da Ubivis, startup brasileira constituída em 2014 com o objetivo de ajudar empresas manufatureiras a entrar para a era da “internet das máquinas inteligentes”.

A Ubivis instala sensores e drivers externos nos equipamentos industriais existentes para coletar uma grande quantidade de dados relacionados às operações do cliente. Esses dados são armazenados na nuvem e utilizados como insumo para os processos de aprendizagem automática que tornam os ativos do cliente cada vez mais produtivos por meio, por exemplo, de manutenção preditiva—que resolve problemas antes que eles se tornem onerosos.

Difusão da InovaçãoUm dos benefícios menos discutidos da inteligência artificial é a sua capacidade de impulsionar inovações à medida que se difunde pela economia. Considere o caso dos veículos autônomos, provavelmente o mais conhecido produto de IA em desenvolvimento até o momento. Como cada inovação gera mais inovação, o impacto dos veículos autônomos nas economias irá se estender muito além da indústria automotiva.

Por exemplo, o passageiro—que não será mais o motorista—terá a possiblidade de se conectar a serviços móveis, o que criará novas oportunidades para anunciantes, varejistas, empresas de mídia e outros fazerem novas ofertas. Seguradoras poderão fazer avaliações de risco mais precisas e gerar novas fontes de renda a partir da grande quantidade de dados que veículos autônomos e seus passageiros conectados produzirão. Também haverá oportunidades de inovações no setor público à medida que dados sobre o trânsito forem gerados em tempo real pelos veículos e outras fontes, criando novas oportunidades de cobrança pelo uso das vias e de controle do tráfego e da poluição.

Pode haver inclusive importantes benefícios sociais.


Espera-se que os veículos autônomos reduzam drasticamente o número de acidentes e fatalidades no trânsito, o que tornaria a tecnologia potencialmente uma das mais transformadoras iniciativas na área da saúde pública da história da humanidade. Os veículos autônomos também podem devolver a independência a pessoas impossibilitadas de dirigir devido a algum tipo de deficiência, dando-lhes acesso a trabalhos dos quais eles atualmente estão excluídos.

O IMPACTO DA IAPara se entender o valor da IA como novo fator de produção, a Accenture, em associação com a Frontier Economics, modelou o impacto potencial da IA para cinco economias que, juntas, geram cerca de 85 por cento da produção econômica da América do Sul.

Nossos resultados revelam oportunidades notáveis para a criação de valor. Constatamos que a IA pode agregar até 1,0 ponto percentual ao crescimento anual desses países—um poderoso remédio para as baixas taxas dos últimos anos.

A Colômbia, por sua vez, poderia obter uma expansão adicional de 0,8 ponto percentual.

As comparações entre países, porém, mascaram o impacto significativo que a IA pode ter sobre as economias aparentemente mais atrasadas. Por exemplo: espera-se que em 2035 a IA aumente a taxa de crescimento da Argentina de 3,0 por cento para 3,6 por cento. Como proporção do VAB, trata-se do menor incremento decorrente da IA dentre os 5 países. No entanto, mesmo esta contribuição relativamente modesta ainda representa um valor considerável: quase US$59 bilhões de VAB adicional, levando a um VAB total de US$702 bilhões em 2035.

Em toda a América do Sul, o crescimento mais rápido possibilitado pela IA reduzirá o número de anos necessários para cada economia nacional dobrar de tamanho (Figura 11). No geral, espera-se que a IA desencadeie benefícios consideráveis para os países da região, redefinindo o “novo normal” como um período de crescimento econômico mais alto e duradouro.

Estímulo ao crescimento econômico nacional No intuito de estimar o potencial de crescimento econômico da IA, comparamos dois cenários para cada país. O primeiro é o cenário da linha de base, que mostra a taxa de crescimento econômico projetada com base nos atuais pressupostos relativos ao futuro. O segundo é o cenário da IA, que apresenta a previsão de crescimento econômico quando o impacto da IA é absorvido pela economia. Como o impacto de uma nova tecnologia leva algum tempo para ser assimilado, utilizamos 2035 como ano de comparação (ver Apêndice: “Modelo do impacto da IA sobre o VAB”).

Segundo nossa modelagem para Argentina, Brasil, Chile, Colômbia e Peru, a IA apresenta o maior benefício econômico em termos absolutos para o Brasil, atingindo um adicional de US$432 bilhões no seu Valor Agregado Bruto (VAB) em 2035. Isto representaria um incremento de 0,9 ponto percentual no crescimento para aquele ano. Chile e Peru poderiam aumentar seu VAB em um ponto percentual total em 2035 graças à inteligência artificial.

Mesmo para quem pode dirigir, os veículos autônomos transformarão a locomoção em uma atividade bem mais conveniente, liberando tempo que pode ser dedicado ao trabalho ou ao lazer.

A América do Sul já tem em uso veículos autônomos projetados para ambientes controlados, como minas e portos. Porém, com o avanço da tecnologia e da legislação, as oportunidades vão se multiplicar.


FIGURA 10: O IMPACTO ECONÔMICO DA IA

A IA tem o potencial de aumentar as taxas de crescimento econômico na América do Sul em até 1 ponto percentual em termos de valor agregado bruto.

FIGURA 11: TEMPO PARA AS ECONOMIAS DOBRAREM DE TAMANHOA IA abre o caminho para um crescimento econômico mais rápido.

Valor agregado bruto (VAB) real (%, crescimento)Fonte: Accenture e Frontier Economics

Número de anos para a economia dobrar de tamanho (um círculo completo representa 100 anos) Fonte: Accenture e Frontier Economics

1.3

2,6

4,6

3,5 3,7

3,2

4,5 4,54,2

3,2

4,1

2,1

4,1

2,5

3,9

3,0

3,6

1,4

3,0

1.7

2.9

0.8

2.7

1.7

2.5

EstadosUnidos

Chile Colômbia Peru Brasil Finlândia

Sem IA Com IA

Reino Unido

Argentina Alemanha França Japão Espanha


Sem IA Com IA

16 | Como a inteligência artificial pode acelerar o crescimento da América do Sul16 | How artificial intelligence can drive South America’s growt

Com frequência, empresas sul-americanas têm dificuldades para agregar um nível significativo de valor. A IA é uma chance de mudar isso.PAULO HENRIQUE SOUZA, DIRETOR EXECUTIVO, UBIVIS (BRASIL)

O EFEITO POTENCIAL DA IA SOBRE O CRESCIMENTO ECONÔMICO NACIONAL Ao focar em cada país separadamente, podemos analisar os detalhes do resultado do impacto da IA. Comparamos o tamanho de cada economia em 2035 na linha de base com um cenário no qual a IA já foi absorvida pela economia. Podemos também constatar a importância relativa dos três canais através dos quais a IA surte efeito.

Finalmente, analisamos a estrutura de cada economia, assim como a sua capacidade de absorver novas tecnologias. Ao avaliar a importância relativa dos diferentes setores e os pontos fracos de cada economia, detectamos onde se encontram o maior potencial e as áreas que requerem melhorias para que os países da América do Sul aproveitem as oportunidades oferecidas pela IA da melhor maneira possível.



BrasilA previsão do nosso modelo é de que a IA pode aumentar o VAB da economia brasileira em 2035 em US$432 bilhões, ou seja, uma elevação de 0,9 ponto percentual em relação ao cenário da linha de base. Deste montante, US$192 bilhões virão através do canal de aumento da capacidade da mão de obra e do capital, US$166 bilhões através do canal de automação inteligente e os restantes US$74 bilhões, através do canal de difusão da inovação.

O setor público do país é vasto, sendo responsável por aproximadamente 35 por cento do valor agregado da economia5, mas a qualidade dos serviços públicos é um dos objetos de maior descontentamento popular. A IA pode melhorar os serviços públicos nas mais diversas áreas, do transporte público ao controle de doenças.

Por exemplo: pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) estão desenvolvendo uma tecnologia de aprendizagem automática que revelará quais pacientes admitidos em um centro médico durante um surto de dengue, zika ou chikungunya têm maior probabilidade de ter uma das três doenças. Isto será essencial para a triagem dos pacientes por parte de sobrecarregados médicos tentando priorizar os casos mais graves durante futuras crises.6

Os bancos brasileiros, já entre os mais inovadores e ávidos por tecnologia do mundo, têm investido entusiasticamente em soluções de IA. Seus clientes vão gostar disso: em pesquisa recente, 83 por cento dos brasileiros consumidores de serviços financeiros revelaram que confiariam em recomendações bancárias totalmente geradas por computador—contra uma média global de 71 por cento.7

A indústria de transformação é outro setor grande da economia brasileira, responsável por 12 por cento do valor agregado. O setor tem sofrido nos últimos 25 anos e a IA oferece soluções inestimáveis para reviver sua produtividade e crescimento. Já existem, no país, startups gerando novas soluções de aprendizagem automática para melhorar o desempenho industrial.

Entretanto, a economia brasileira enfrenta deficiências estruturais persistentes que prejudicam sua capacidade de absorver os benefícios da IA e de outras oportunidades da era digital. Entre estes, a principal é a baixa qualidade do sistema educacional, incluindo uma proporção muito reduzida de jovens adultos na educação terciária e a debilidade de muitas instituições de pesquisa científica. O Brasil se beneficiaria significativamente da construção de ecossistemas de pesquisa mais fortes, tanto nacionais quanto globais, e da promoção de uma mentalidade mais inovadora em toda sua economia. Tudo isso requer atuação sincronizada entre formuladores de políticas e empresas.

Brazil

3.452 3.452

Sem IA

Com IA

192

166

74

+ US$432 bilhões

VAB Total:US$3,885 bilhões

Produtividade total dos fatores (PTF)

Aumento

Automação Inteligente



ColômbiaA IA pode aumentar o VAB da Colômbia em 2035 em até US$78 bilhões. Pouco mais do que metade dos ganhos (US$42 bilhões) virá através do canal de aumento da capacidade da mão de obra e do capital. A automação inteligente responderá por US$24 bilhões e a difusão da inovação, por US$12 bilhões.

O setor financeiro da Colômbia é um dos principais candidatos a conduzir o país a uma era de crescimento alavancada pela IA. Respondendo por aproximadamente um quinto do valor agregado da economia8, ela é grande o suficiente para causar impacto considerável, e pode estimular outros setores. Além disso, os consumidores do país estão sedentos por tecnologias que ofereçam soluções convenientes.

Pesquisa recente do BBVA Research estima que o número de usuários de serviços bancários digitais no país crescerá em nada menos que 721 por cento nos dez anos até 2025, chegando a 15,6 milhões de pessoas no fim do período.9

Assim como em outros países da região, o setor público também é responsável por parte considerável da economia e tem o potencial de se beneficiar muito com a IA. Existem motivos para ser otimista. Partes do setor público colombiano já demonstraram uma capacidade de inovação notável. Em 2013, Medellín foi apontada pelo Citi, pela revista do Wall Street Journal e pelo Urban Land Institute como a “Cidade Inovadora do Ano”.10

Mas a Colômbia ainda enfrenta obstáculos que afetam a sua absorção de novas tecnologias. Entre outros desafios, para obter o máximo da IA o país precisará fortalecer a base de conhecimento de sua economia, o que vai da melhoria da qualidade de suas instituições de pesquisa científica ao aumento dos investimentos em P&D e inovação.

Colômbia

587 587

VAB Total:US$665 bilhões

Com IA

Sem IA

42

24

12

+ US$78 bilhões


Aumento




ChileSegundo o nosso modelo, a IA pode adicionar US$63 bilhões ao VAB do Chile em 2035. Deste montante, US$30 bilhões virão através do canal de aumento da capacidade da mão de obra e do capital, US$21 bilhões através do canal de automação inteligente e US$12 bilhões através do canal de difusão da inovação.

Como outras economias da região, o Chile tem um tradicional ponto forte em setores baseados em commodities. Várias empresas do setor compreenderam rapidamente a promessa da IA. Por exemplo, a gigante da mineração Codelco, maior produtora de cobre do mundo, foi uma pioneira global na adoção de caminhões autônomos e abraçou a tomada de decisões automática, baseada em big data, para agilizar suas operações. Na produção de alimentos, a startup The Not Company está aplicando IA para escalar a cadeia de valor, utilizando receitas elaboradas por robôs para desenvolver comida vegana com sabor igual ao de laticínios e produtos alimentícios feitos com carne.

A indústria de serviços financeiros do Chile é grande, sendo responsável por, aproximadamente, um quarto do total do valor agregado11 na economia. Também é altamente desenvolvida; um índice calculado por pesquisadores do FMI recentemente constatou que o Chile está próximo ao nível “ótimo” de desenvolvimento financeiro.12 A capacidade do setor para facilitar a difusão tecnológica em diferentes partes da economia e o otimismo em relação ao crescente setor de fintech são bons sinais em relação ao futuro da IA no país.

O Chile está mais bem preparado que seus pares sul-americanos para absorver os benefícios da IA. Isso deve-se a suas fortes instituições, bom nível de acesso ao capital e uma forte cultura empreendedora. Mas, assim como outras economias sul-americanas, o país precisa fortalecer seu sistema educacional para construir capacidade de trabalhar com a AI no futuro—incluindo um aumento do nível de matrículas no ensino primário. No nível corporativo, as empresas chilenas têm uma pontuação relativamente baixa quanto à orientação ao cliente, quesito cada vez mais importante em uma economia que se digitaliza de forma rápida.

Chile

420 420

Sem IA

Com IA

30

21

12

+ US$63 bilhões



Aumento




ArgentinaA inteligência artificial tem o potencial de aumentar o VAB da Argentina em 2035 em US$59 bilhões. Aproximadamente metade deste valor (US$30 bilhões) virá do canal de aumento da capacidade da mão de obra e do capital, com o canal de difusão da inovação contribuindo com US$16 bilhões e o canal de automação inteligente, com outros US$13 bilhões.

O setor público da Argentina, responsável por 27 por cento do valor agregado13, oferece uma perspectiva promissora para a IA. Muitos municípios já demonstram apetite por soluções para cidades inteligentes e digitalmente avançadas. Por exemplo, vários governos locais estão utilizando a ferramenta baseada na web Citymis Community, desenvolvida pela empresa argentina Mismática. Trata-se de uma ferramenta interativa em tempo real que permite aos cidadãos reportar e acompanhar a resposta das autoridades a problemas que vão de infraestrutura viária de má qualidade a saneamento urbano deficiente. A revista de tecnologia Wired recentemente identificou Buenos Aires—juntamente com Copenhagen, Cingapura e Dubai—como parte de um grupo de cidades inteligentes líderes que põem “as pessoas em primeiro lugar”.14

No setor privado, existem sinais de que as empresas estão acordando para as oportunidades proporcionadas pela IA para se conectar aos clientes de forma mais eficiente. A Jampp é uma plataforma de marketing argentina que visa à conquista e ao engajamento de clientes em meios digitais. A empresa foi fundada em 2013 e já tem escritórios em São Francisco, Londres, Berlim, São Paulo, Cidade do Cabo e Cingapura, além de Buenos Aires. O sistema de aprendizagem automática da Jampp analisa de forma contínua aproximadamente 800 milhões de eventos em aplicativos e sinais comportamentais—por exemplo, a forma como os aplicativos são usados em diferentes locais e as condições meteorológicas. O sistema, então, prediz decisões tomadas por clientes, por exemplo, referentes a compras. Isso, por sua vez, fornece insumo para processos de segmentação dos clientes e atividades de marketing criadas de forma automática, incluindo a geração de lances para a apresentação de publicidade online a um público relevante.

Apesar da existência destas ilhas de excelência global, nossa pesquisa revela que a Argentina enfrenta uma jornada desafiadora para capturar os benefícios da IA. O país ficou em último lugar em um ranking de 26 economias desenvolvidas e emergentes cuja capacidade de absorver inovação digital calculamos. Os principais pontos fracos da Argentina incluem estruturas de governança e instituições frágeis, ecossistemas de pesquisa fracos e acesso limitado ao capital para as empresas.

Argentina

643 643

Sem IA

Com IA

30

13

16

+ US$59 bilhões



Aumento




PeruA IA pode adicionar US$43 bilhões ao VAB da economia peruana. A maior parte destes ganhos (US$28 bilhões) virá do canal de aumento da capacidade da mão de obra e do capital, com a automação inteligente e difusão da inovação contribuindo com US$7 bilhões cada.

Os setores do comércio atacadista e de varejo do país, responsáveis por aproximadamente 17 por cento do valor agregado15, apresentam valiosas oportunidades de crescimento e ganhos de eficiência conduzidos pela IA.

Por exemplo, a Chazki, a “Uber da Logística” peruana, está utilizando IA para desenvolver novos mapas postais de locais de difícil acesso, abrindo novas oportunidades de distribuição para varejistas de comércio eletrônico. O fundador e CEO da Chazki, Gonzalo Begazo, enxerga oportunidades similares por toda a América do Sul, especialmente na periferia das grandes cidades. Sua empresa começou recentemente a operar em Buenos Aires. O Peru está se urbanizando rapidamente, e a renda per capita deve continuar a crescer, abrindo mais oportunidades para o uso da IA para superar as deficiências estruturais do país e melhorar os serviços aos consumidores.

A indústria de transformação peruana também oferece excelentes oportunidades para a IA aumentar o dinamismo econômico e apoiar uma necessária recuperação. A produção sofreu retração nos últimos três anos, e quase 1.700 empresas manufatureiras deixaram de exportar nos últimos quatro16. Melhorias de produtividade alavancadas por inovação são uma prioridade para o setor reconhecida pela Sociedade Nacional das Indústrias do Peru, e a IA pode ajudar.

O Peru, entretanto, enfrenta diversos desafios para se beneficiar das oportunidades da IA. A escassez de talentos dificulta o desenvolvimento da IA no país. Algumas empresas estão “importando” especialistas estrangeiros para atender às suas necessidades. A qualidade do sistema educacional peruano precisa melhorar. As empresas também precisam fazer a sua parte, especialmente aumentando seus investimentos em P&D. Além disso, assim como outros países da região, o Peru precisa desenvolver mais seu ecossistema de pesquisa, outro pilar fundamental de uma economia inovadora.


Aumento


Peru

283

Sem IA

Com IA

+ US$43 bilhões


283

28

7

7



A CONSTRUÇÃO DE UM FUTURO COM IAA visão otimista em relação à inteligência artificial é de que, nas palavras do futurologista Ray Kurzweil, ela pode nos ajudar a dar “grandes passos para resolver os principais desafios” do mundo. Na América do Sul, empreendedores de visão, como Paulo Henrique Souza, da Ubivis, a enxergam como uma oportunidade única para a região dar um “salto em tecnologia”.

A IA, entretanto, tem seus problemas. O empreendedor Elon Musk teme que ela se torne “a maior ameaça existencial” enfrentada pela humanidade. O físico britânico Stephen Hawking considera que “o desenvolvimento da inteligência artificial total poderia significar o fim da raça humana”. Mesmo se estas previsões sombrias não se concretizarem, a IA pode levar a aumentos do desemprego e da desigualdade.

Então, o desenvolvimento da AI é uma boa ou uma má notícia?

A verdade é que tudo depende de como vamos fazer a transição para uma era de IA. Para concretizar a promessa da IA como novo fator de produção que pode reacender o crescimento econômico, todas as partes interessadas devem estar extremamente preparadas—intelectual, tecnológica, política, ética e socialmente—para enfrentar os desafios que surgirão com a maior integração da inteligência artificial em nossas vidas.

O ponto de partida é a compreensão da complexidade dessas questões.

Preparar a próxima geração para um futuro com IAUm assunto recorrente nas entrevistas que fizemos com empresários e acadêmicos sul-americanos foi a escassez de talentos na região. Dados dos sistemas nacionais de educação mostram que será crucial melhorar a sua qualidade, assim como aumentar o acesso à educação terciária nos diferentes países.

Além de preparar a próxima geração, a atual geração de trabalhadores sul-americanos precisa se adaptar à economia da IA.

Atualmente, a educação tecnológica segue uma direção: as pessoas aprendem como usar as máquinas. Isto mudará, pois cada vez mais máquinas aprenderão com os humanos, e os humanos aprenderão com as máquinas. Por exemplo: pessoas que trabalharem em atendimento a clientes no futuro terão que agir como “modelos” para seus colegas digitais e, potencialmente, vice-versa.


Além disso, conforme a IA for eliminando a necessidade de humanos para realizar determinadas tarefas, ela liberará tempo para as pessoas aprenderem sobre novas áreas, nas quais possam agregar mais valor.

Capacidades técnicas serão necessárias para projetar e implementar sistemas de IA explorando expertise em diversas áreas, como robótica, visão, áudio e reconhecimento de padrões. Nesse sentido, a região precisa fazer a lição de casa. Os países da América do Sul ficaram na metade inferior do ranking das 70 economias incluídas nos últimos testes de ciências da OCDE aplicados com jovens com 15 anos em 2015.18

Porém, habilidades interpessoais, criatividade e inteligência emocional se tornarão ainda mais importantes do que são hoje. É possível que a célebre cultura sul-americana de abertura e facilidade para construir relacionamentos e se comunicar revele-se uma vantagem.

Fortalecer os ecossistemas de IAA inovação floresce quando os relacionamentos entre startups, grandes empresas, pesquisadores acadêmicos, agências governamentais e outros são regulares e intensos. Infelizmente, os ecossistemas de inovação na América do Sul tendem a ser fracos.

Pesquisa anterior feita pela Accenture destaca que o baixo nível de confiança na região contribui para o fraco nível de inovação colaborativa.19 “Tendências globais apontam para a colaboração e a co-criação, mas no nosso país a [falta de] confiança está nos prejudicando”, lamenta Renzo Pruzzo, gerente geral do Clube de Inovação, uma organização multi-setorial chilena.20

Ana Maguitman, pesquisadora da Universidad Nacional del Sur e do Conselho Nacional da Pesquisas Científicas e Técnicas (CONICET) da Argentina reconhece a necessidade de construir relacionamentos de confiança envolvendo todas as instituições relevantes, não apenas as empresas.

Para ela, a “ficha caiu” quando o escritório responsável pela ligação entre sua universidade e o mercado identificou seu trabalho como tendo potencial para desenvolvimento comercial. “Eles me treinaram em áreas como transferência de tecnologia e comunicação com empresas. Para nós, isso ainda é uma novidade”.

Algumas empresas da América do Sul já estão explorando oportunidades oferecidas por ecossistemas globais. A startup brasileira Ubivis é um bom exemplo. A empresa é ávida usuária de softwares livres para IoT oferecidos por organizações como a Apache Software Foundation e a Eclipse. Como o CEO da empresa nos explicou: “Nós construímos sobre a base do trabalho dessas organizações globais. Nós adicionamos os 30 por cento vitais sobre os 70 por cento deles.”

Adotar uma regulamentação facilitada pela IAÀ medida que máquinas autônomas assumam tarefas que antes eram realizadas exclusivamente por humanos, algumas leis atuais precisarão ser revistas. Por exemplo, a lei adotada em 1967 pelo estado de Nova York que exige que os motoristas mantenham uma mão no volante foi concebida para melhorar a segurança no trânsito, mas pode inibir a adoção de recursos de segurança semiautônomos em veículos, como a centralização automática na faixa.21

Em outros casos, novas regulações são necessárias, e atrasos em sua implementação podem prejudicar o progresso da América do Sul na adoção e no desenvolvimento das tecnologias de IA. Por exemplo, no Brasil, a legislação relacionada à ciência tende a ser “reativa”, segundo Yasodara Córdova, fellow brasileira no Berkman Klein Center for Internet & Society, da Universidade de Harvard. “Isso tem duas consequências de certa forma contraditórias, ambas negativas. Resulta em incerteza jurídica, o que desencoraja investimentos.


Ao mesmo tempo, aqueles que buscam explorar o uso da nova tecnologia de forma eticamente questionável podem aproveitar o vazio jurídico”, observa. Da mesma forma, a advogada colombiana especializada em TI Natalia Ospina explica que seu país não está “juridicamente preparado” para a velocidade das mudanças tecnológicas do mundo contemporâneo.22

Também nesta área a IA pode ser parte da solução. Pode-se criar legislação adaptável, que vá se aperfeiçoando “automaticamente” para eliminar a lacuna entre a velocidade da evolução tecnológica e a resposta regulatória a ela. Assim como soluções inteligentes combinadas com quantidades maciças de dados podem guiar processos decisórios em áreas como planejamento urbano, sanitário, e de serviços sociais, elas também podem ser utilizadas para atualizar a legislação tendo em vista novas avaliações de custo e benefício.

Defender um código de ética para a IASistemas inteligentes estão rapidamente entrando em ambientes sociais que anteriormente eram ocupados exclusivamente por humanos.

Isto está suscitando questões éticas e sociais que podem desacelerar o progresso da IA. Estas questões vão de como reagir a algoritmos que aprendam comportamentos racistas a se carros autônomos devem dar preferência à vida de seu condutor em detrimento da de outros em caso de acidente. Dada a enorme importância que os sistemas inteligentes terão no futuro, os formuladores de políticas precisam garantir o desenvolvimento de um código de ética para o ecossistema de IA.

Debates éticos precisam ser complementados por padrões mais tangíveis e melhores práticas no desenvolvimento de máquinas inteligentes.

Como segmento da IA, a indústria da robótica saiu na frente no que tange ao estabelecimento de padrões universais para as suas operações. Os padrões comerciais relacionados a robôs produzidos pela British Standards Institution (BSI) são um passo na direção correta.

Minimizar os riscos para a coesão socialUma preocupação comum e legítima é de que a IA eliminará empregos, agravará a desigualdade e corroerá os salários. Numa região onde 10 por cento da população já controlam 70 por cento da riqueza23, este risco deve ser levado muito a sério, e as sociedades precisaram se preparar para enfrentá-lo.

A perspectiva da perda de empregos devido a um progresso tecnológico vertiginoso é uma das principais razões pelas quais esquemas piloto de renda básica universal estão sendo testados, ou o serão em breve, em regiões como a província canadense da Ilha do Príncipe Eduardo24 e a cidade holandesa de Utrecht.25 “A necessidade de uma renda básica universal será cada vez mais clara”, avisa o professor Guillermo Simari, Chefe do Laboratório de P&D de Inteligência Artificial da Universidad Nacional del Sur, na Argentina.

Mas a renda é apenas uma parte da equação; é possível que vejamos mudanças no valor que a sociedade atribui a funções e contribuições de pessoas, máquinas e comunidades. Como vamos tratar o trabalho pago versus o não pago? Vamos tributar robôs? Será que algumas partes da sociedade se sentirão livres ou roubadas de sua dignidade e valor caso o trabalho pago não seja mais uma opção para elas? Essas questões sobre a estrutura da sociedade e os contratos sociais devem ser cuidadosamente examinadas.

Ao mesmo tempo, os formuladores de políticas precisam articular os benefícios comuns que a IA oferece para toda a sociedade. Por exemplo, muitos terão um trabalho mais estimulante e, portanto, maior satisfação no trabalho. Pesquisa anterior da Accenture revelou que 84 por cento dos gestores acreditam que as máquinas os tornarão mais eficientes e farão seu trabalho mais interessante.26

Fora dos locais de trabalho, a IA também promete aliviar alguns dos problemas mais graves do mundo, como a mudança climática (ao possibilitar maior eficácia no transporte) e as limitações no acesso aos serviços de saúde (ao reduzir a pressão sobre sistemas sobrecarregados). Benefícios como esses devem ser claramente explicados para promover uma visão mais completa e realista sobre o potencial da IA.


Entretanto, a América do Sul precisa promover melhoras fundamentais em algumas áreas básicas, como a educação e os ecossistemas de pesquisa e inovação, para capturar os amplos e profundos benefícios prometidos pela IA.

Isto posto, os maiores desafios para capitalizar as oportunidades da IA não são diferentes na América do Sul em relação a qualquer outro lugar do mundo. Líderes empresariais e políticos sul-americanos não devem ver sua posição como a de quem está “correndo atrás”, como estão acostumados a sentir.

Em vez disso, devem se engajar ativamente com seus pares mundo afora para tornar a IA uma fonte produtiva e sustentável de crescimento social e econômico, para o benefício de todos.

A inteligência artificial oferece uma rara oportunidade para as economias sul-americanas resolverem seu déficit de produtividade e aumentarem seu dinamismo econômico de forma mais sustentável.

A boa notícia é que a IA já está se tornando uma realidade para muitos setores na região, e o apetite por parte de empresas, governos e indivíduos não parece menor na América do Sul do que nas partes do mundo mais tecnologicamente avançadas. Na verdade, sistemas e aplicações de IA já estão sendo projetados e construídos na região.

ABRAÇAR A OPORTUNIDADE

A IA oferece uma solução para as economias sul-americanas agregarem mais valor.PROFESSOR JOHN ATKINSON, FACULDADE DE ENGENHARIA E CIÊNCIAS, UNIVERSIDADE ADOLFO IBÁÑEZ (CHILE)


A IA tem o potencial de provocar um impacto disruptivo em toda a sociedade, gerando diversos benefícios econômicos. Alguns desses benefícios podem ser mensurados, mas outros, como a conveniência para o consumidor e a economia de tempo, são intangíveis por natureza. Nossa análise foca na mensuração do impacto da inteligência artificial sobre o valor agregado bruto das economias.

Nosso ponto de partida é um modelo de crescimento modificado desenvolvido por Robin Hanson, professor de economia da Universidade de George Mason, no estado norte-americano da Virgínia. Observamos o aumento adicional do crescimento que poderia ocorrer como resultado da IA ao contrastá-lo com a linha de base da taxa de crescimento.

No nosso modelo, definimos mão de obra como um continuum de tarefas que podem ser desempenhadas por pessoas ou por inteligência artificial—não o trabalho feito apenas por humanos. O objetivo era introduzir sistemas inteligentes como força de trabalho adicional capaz de realizar atividades que exigem um nível avançado de agilidade cognitiva.

Para estimar a porção de tarefas de um trabalhador que poderia ser desempenhada por máquinas inteligentes (taxas de absorção da IA), lançamos mão de pesquisa feita por Frey e Osborne, que adotam uma abordagem baseada em tarefas para identificar as funções e ocupações afetadas pela IA.27

Essas estimativas são agregadas por país, levando em conta o “mix” diferente de ocupações e setores dentro de cada país.

APÊNDICE: MODELO DO IMPACTO DA IA SOBRE O VAB


Esses números foram ajustados para refletir:

• Premissas sobre níveis de emprego no longo prazo: Nossa premissa é de que o emprego será constante no longo prazo.

• Diferenças entre o potencial tecnológico da IA e o potencial de fato atingido: Levando em conta uma adoção gradual da IA—do zero ao máximo potencial tecnológico—assumimos que uma adoção de 50 por cento seria razoável para o período analisado. Em outras palavras, assumimos que a substituição por IA atingirá 50 por cento de seu potencial tecnológico até 2035.

• Capacidade dos países para absorver as tecnologias de IA: Um fator fundamental para determinar o impacto da IA sobre o crescimento é até que ponto um país está posicionado para se beneficiar da emergência de novas tecnologias e para integrá-las à sua economia. Medimos isto pelo que chamamos de “capacidade nacional de absorção” (CNA), que inclui fatores como acesso a uma infraestrutura de tecnologia da informação e comunicação sofisticada, um marco regulatório confiável e investimentos públicos e privados substanciais na economia digital.

Todas as economias que obtêm bons dividendos da IA têm uma classificação alta neste índice. Esta é uma medida relativa, na qual países são comparados aos Estados Unidos, que têm o melhor desempenho. (Para mais detalhes sobre a importância da capacidade nacional de absorção, ver “The Growth Game-Changer: How the Industrial Internet of Things can drive progress and prosperity”.28)

Com estes cálculos e ajustes, chegamos às estimativas finais sobre as taxas de absorção da IA usadas em nosso modelo macro. Além do modelo quantitativo, suplementamos nossa pesquisa com entrevistas feitas com empresários e especialistas em diversas disciplinas, bem como com pesquisa secundária para proporcionar insights acerca da capacidade da IA de gerar crescimento econômico.


ENTREVISTADOS NA AMÉRICA DO SULJohn Atkinson, Professor, Faculdade de Engenharia e Ciências, Universidad Adolfo Ibáñez (Chile). Entrevistado por Eduardo Plastino em 13 de fevereiro de 2017.

Gonzalo Begazo, Co-foundador e CEO, Chazki (Peru), e Young Global Leader, Fórum Econômico Mundial. Entrevistado por Eduardo Plastino em 23 de fevereiro de 2017.

Sebastián Carmona, Diretor, CodelcoTec (Chile). Entrevistado por Eduardo Plastino em 21 de fevereiro de 2017.

Yasodara Córdova, Fellow, Berkman Klein Center for Internet & Society, Universidade de Harvard (Brasil). Entrevistada por Eduardo Plastino em 21 de fevereiro de 2017.

Miguel Núñez del Prado, Professor e Cientista de Dados, Universidad del Pacífico (Peru). Entrevistado por Eduardo Plastino em 21 de fevereiro de 2017.

Ana Maguitman, Professora, Departamento de Ciências da Computação e Engenharia da Universidad Nacional del Sur e pesquisadora, Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas da Argentina (CONICET). Entrevistada por Eduardo Plastino em 14 de fevereiro de 2017

Guillermo Simari, Professor de Inteligência Artificial e Lógica em Ciências da Computação e Chefe do Laboratório de P&D em IA, Universidad Nacional del Sur (Argentina). Entrevistado por Eduardo Plastino em 13 de fevereiro de 2017.

Paulo Henrique Souza, Diretor Executivo, Ubivis (Brasil). Entrevistado por Eduardo Plastino em 17 de fevereiro de 2017.


REFERÊNCIAS1 ABA Journal, “How artificial intelligence is

transforming the legal profession”, April 1, 2016. [Accessed 9 September 2016].

2 Agencia Andina, “Robot minero también tendría utilidad en agricultura y desastres naturales”, http://www.andina.com.pe/Agencia/noticia-robot-minero-tambien-tendria-utilidad-agricultura-y-desastres-naturales-621069.aspx, 13 July, 2016. [Accessed 21 February 2017].

3 Business Insider, “This startup is using machine learning to create animal product substitutes”, http://www.businessinsider.com/chilean-startup-uses-machine-learning-for-meat-subsitutes-2016-4, 26 April 2016, [Accessed: 21 February 2017];

Muchnick, Matías, “This is not a TEDx Talk”, TEDxRenca, https://www.youtube.com/watch?v=r04dVLT7Ohg [Accessed 9 March 2017]

Al Jazeera, “The Computer that Makes Plants Taste Like Meat – The Not Company”, https://www.youtube.com/watch?v=K5yoRQEre2Q, 1 April 2016 [Accessed 21 February 2017]

4 AIRA website, http://site.airavirtual.com/ [Accessed 10 February 2017];

Pulso Social, “Inteligencia Artificial ‘made in Chile’: AIRA acelera reclutamiento y selección de personal”, 20 October 2016. [Accessed 10 February 2017].

5 UN Economic Commission for Latin America and the Caribbean CEPALSTAT Database: Brazil: National Economic Profile”, http://estadisticas.cepal.org/cepalstat/Perfil_Nacional_Economico.html?pais=BRA&idioma=english

6 O Globo, “Novo laboratório no Brasil usará inteligência artificial para fazer previsões em saúde”, http://g1.globo.com/ciencia-e-saude/noticia/novo-laboratorio-no-brasil-usara-inteligencia-artificial-para-fazer-previsoes-em-saude.ghtml, 25 October 2016 [Access 7 March 2017].

7 Accenture, “Financial providers: Transforming distribution models for the evolving consumer”, 2017.

8 UN Economic Commission for Latin America and the Caribbean CEPALSTAT Database: Colombia, National Economic Profile” http://estadisticas.cepal.org/cepalstat/Perfil_Nacional_Economico.html?pais=COL&idioma=english

9 BBVA Research, “Determinantes y perspectivas del uso del internet y de la banca digital en Colombia” https://www.bbvaresearch.com/wp-content/uploads/2016/08/ColombiaEconomiaDigital.pdf, 5 July 2016 [Accessed 7 March 2017].

10 Wall Street Journal, “City of the year – Medellín”, http://online.wsj.com/ad/cityoftheyear, 1 March 2013 [Access 7 March 2017].

11 UN Economic Commission for Latin America and the Caribbean CEPALSTAT Database: Chile, National Economic Profile”, http://estadisticas.cepal.org/cepalstat/Perfil_Nacional_Economico.html?pais=CHL&idioma=english

12 Heng, Dyna; Ivanova, Anna; Mariscal, Rodrigo; Ramakrishnan, Uma and Cheng Wong, Joyce, “IMF Working Paper – Advancing Financial Development in Latin America and the Caribbean”, 2016.


13 UN Economic Commission for Latin America and the Caribbean CEPALSTAT Database: Argentina, National Economic Profile”, http://estadisticas.cepal.org/cepalstat/Perfil_Nacional_Economico.html?pais=ARG&idioma=english

14 Alsever, Jennifer in Weird, “4 Smart Cities That Out People First”, https://www.wired.com/brandlab/2015/10/4-smart-cities-that-put-people-first/, 4 October 2015 [Accessed 22 February 2017].

15 UN Economic Commission for Latin America and the Caribbean CEPALSTAT Database: Peru, National Economic Profile”, http://estadisticas.cepal.org/cepalstat/Perfil_Nacional_Economico.html?pais=PER&idioma=english

16 Sociedad Nacional de Industrias (SNI), “Aportes para la reactivación industrial”, http://www.sni.org.pe/wp-content/uploads/2017/02/propuestas.pdf, February 2017.

17 BBC News, “Stephen Hawking warns artificial intelligence could end mankind”, http://www.bbc.com/news/technology-30290540, 2 December 2014 [Access 9 March 2017].

18 Organisation for Economic Cooperation and Development (OECD), “PISA 2015, Results in Focus”, https://www.oecd.org/pisa/pisa-2015-results-in-focus.pdf

19 Ovanessoff, Armen; Plastino, Eduardo, and Faleiro, Flaviano, “Why Brazil Must Learn to Trust in Collaborative Innovation”, Accenture, 2015.

20 Pruzzo, Renzo, in Diario Financiero, “La confianza como pieza clave para la co-creación”. https://www.df.cl/noticias/opinion/columnistas/la-confianza-como-pieza-clave-para-la-co-creacion/2015-09-13/221402.html, 15 September 2015 [Access 23 February 2017].

21 Kessler, A., “Law left behind as hands-free cars cruise”, May 3, 2015. [Accessed 21 June 2016].

22 Ospina, Natalia, “¿Está Colombia preparada jurídicamente para enfrentar el desafío tecnológico?”, http://blogs.portafolio.co/abogado-tic/2016/06/01/esta-colombia-preparada-juridicamente-para-enfrentar-el-desarrollo-tecnologico/, 1 June 2016, [Accessed 23 February 2017].

23 2014 figures for Latin America. Bárcena Ibarra, Alicia, and Byanyima, Winnie, “Latin America is the world´s most unequal region. Here’s how to fix it.” https://www.weforum.org/agenda/2016/01/inequality-is-getting-worse-in-latin-america-here-s-how-to-fix-it/, 17 January 2016, [Accessed 23 February 2017].

24 The Huffington Post Canada, “Basic Income Coming To P.E.I.? Legislature Passes Motion Unanimously”, http://www.huffingtonpost.ca/2016/12/07/basic-income-pei_n_13496370.html, 7 December 2016 [Accessed 23 February 2017].

25 The Atlantic, “The Netherlands’ Upcoming Money-for-Nothing Experiment”, https://www.theatlantic.com/business/archive/2016/06/netherlands-utrecht-universal-basic-income-experiment/487883/, 21 June 2016, [Accessed 23 February 2017].

26 Kolbjørnsrud V., Amico R., and Thomas R.J., “The promise of artificial intelligence: Redefining management in the workforce of the future”, Accenture, 2016.

27 Frey, Carl Benedikt and Osborne, Michael A., “The Future of Employment: How susceptible are jobs to computerisation?” September 17, 2013. [Accessed 29 June 2016].

28 Purdy, Mark and Davarzani, Ladan, “The Growth Game-Changer: How the Industrial Internet of Things can drive progress and prosperity”, Accenture, 2015.


AUTORESArmen Ovanessoff

Eduardo Plastino

EQUIPE DE PESQUISAAlejandro Borgo

Ladan Davarzani

Miriam Seyed

DIRETOR ORIENTADORMark Purdy

AGRADECIMENTOSNosso especial agradecimento às pessoas abaixo por sua contribuição para este trabalho:

Adrian Abate, Antonio Affonseca, Kleber Alencar, Adriana Almeida, Marcelo Almeida, Sara Badilla Seitz, Hemmerson Carvalho, María Castillo Yañez, Juan Miguel Ceballos, Alexandre Chiavegatto Filho, David Cordero, Klayton da Rocha, Paul Daugherty, Philippe Duclos Cornejo, Leonardo Framil, Claudia Frank, Roberto Frossard, Rodrigo González, Eleonora Guaglianone, Guilherme Horn, Benjamin Huaman Delos Heros, Sergio Kaufman, David Light, Marcos Malamud, Aline Merone, Matías Muchnick, Marcello Mussi, June Nardini, Paul Nunes, José Oliden Martínez, Nuria Morrell, Daniel Oliveira, Natalia Ospina, Teagan Pastiak, Sergio Pedroso, Athena Peppes, Cristhiane Quadros, Marco Ribas, Gonzalo Sanzana, Simone Silva, Vasco Simões, Luciano Tavares, Joaquín Valderrama.

Gostaríamos de também agradecer à equipe da Frontier Economics pela sua colaboração e expertise em modelagem econômica.

SOBRE A ACCENTURE RESEARCHA Accenture Research descobre inovadores de ruptura, plasma tendências e cria insights baseados em dados a respeito das questões mais prementes que as organizações enfrentam. Nossa equipe de 250 pesquisadores e líderes de ideias em 23 países combina a força das técnicas inovadoras de pesquisa com profunda compreensão dos setores de atuação dos nossos clientes para publicar centenas de relatórios, artigos e pontos de vista a cada ano. Nossa pesquisa pioneira se apoia em dados proprietários que guiam nossas inovações e nos permitem transformar teorias em soluções reais e práticas.Visite www.accenture.com/innovation-architecture

SOBRE A ACCENTUREA Accenture é uma empresa líder global em serviços profissionais, com ampla atuação e oferta de soluções em estratégia de negócios, consultoria, digital, tecnologia e operações. Combinando experiência ímpar e competências especializadas em mais de 40 indústrias e todas as funções corporativas – e fortalecida pela maior rede de prestação de serviços no mundo – a Accenture trabalha na interseção de negócio e tecnologia para ajudar companhias a melhorar seu desempenho e criar valor sustentável para seus stakeholders. Com aproximadamente 401.000 profissionais atendendo a clientes em mais de 120 países, a Accenture impulsiona a inovação para aprimorar a maneira como o mundo vive e trabalha. Visite www.accenture.com.br

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